package code;

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;

/**
 * @author huang
 * @description
 * @date 2023/4/13 14:25
 * leetcode.215. 数组中的第K个最大元素
 * 给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。
 * 请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。
 * 你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。
 *
 * 示例 1:
 * 输入: [3,2,1,5,6,4], k = 2
 * 输出: 5
 *
 * 示例 2:
 * 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4
 * 输出: 4
 *  1 2 2 3 3 4 5 5 6
 *
 * 提示：
 * 1 <= k <= nums.length <= 105
 * -104 <= nums[i] <= 104
 */
public class Queue {

    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        PriorityQueue<Integer> ints = new PriorityQueue<Integer>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            ints.add(nums[i]);
        }
        int len = nums.length;
        Arrays.sort(nums);
        return nums[len - k];
    }

    public static void main(String[] args) {


        String[] tool = new String[]{"eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"};
        Queue zimu49 = new Queue();



        System.out.println();

    }

    /**
     * @description  优先队列
     * @param
     * @return
     * @author huang
     * @date 2023/4/17 11:31
     */
    public int findKthLargest1(int[] nums, int k) {
        int len = nums.length;
        // 使用一个含有 k 个元素的最小堆，PriorityQueue 底层是动态数组，为了防止数组扩容产生消耗，可以先指定数组的长度
        PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(k, Comparator.comparingInt(a -> a));
        // Java 里没有 heapify ，因此我们逐个将前 k 个元素添加到 minHeap 里
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            minHeap.offer(nums[i]);
        }

        for (int i = k; i < len; i++) {
            // 看一眼，不拿出，因为有可能没有必要替换
            Integer topElement = minHeap.peek();
            // 只要当前遍历的元素比堆顶元素大，堆顶弹出，遍历的元素进去
            if (nums[i] > topElement) {
                // Java 没有 replace()，所以得先 poll() 出来，然后再放回去
                minHeap.poll();
                minHeap.offer(nums[i]);
            }
        }
        return minHeap.peek();
    }





}
